Dados da População Brasileira (Fonte: PNAD Contínua IBGE)
Visualização de dados
Faremos alguns gráficos para visualizar os dados. Para isso importaremos os seguinte pacotes:
# Importando bibliotecas
library(tidyverse)
library(plotly)
library(scales)
library(ggsci)População brasileira por sexo
Vamos trabalhar com um conjunto de dados referente à quantidade de
habitantes da população brasileira segundo sexo e grupo de idade. Esse
conjunto foi baixado através do pacote basedosdados. Foram
feitas algumas modificações no conjunto para ter os dados no formato
tidy. Então vamos carregar os dados:
dt <- readr::read_csv('dados/populacao_brasil_pnadc_tidy.csv')Os gráficos p1_a e p1_b irão
mostrar o número de habitantes por sexo. Usaremos
facet_wrap() para dividir os dados. No entanto, nossos
dados tem redundância em alguns grupos de idade, ou seja, alguns níveis
englobam habitantes por idade de outros níveis, causando interseção
entre os níveis. Portanto, devemos filtrar grupos específicos para obter
uma sumarização coerente.
p1_a <- dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
summarise(total = sum(populacao), .by = c(sexo, ano)) |>
ggplot(aes(x = ano, y = total, fill = sexo)) +
geom_col() +
facet_wrap(~sexo)
p1_b <- dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
summarise(total = sum(populacao), .by = c(sexo, ano)) |>
ggplot(aes(x = ano, y = total / 10^6, fill = sexo)) +
geom_col() +
facet_wrap(~sexo)
p1_a
Perceba que nem todos os anos são mostrados no eixo x. Portanto,
faremos uma alteração usando a função scale_x_continuous()
para mostrar todos os anos através dos labels. Também
adicionaremos um tema.
p1_a + scale_x_continuous(breaks = unique(dt$ano)) + theme_classic()
Os valores do eixo y estão em notação ciêntifica, o que não é
amigável para o gráfico pretendido. Vamos alterar o eixo y para mostrar
o número de habitantes em notação numérica, ao invés de ciêntifica,
usando scale_y_continuous() e
scales::label_comma().
p1_a <- p1_a +
scale_x_continuous(breaks = unique(dt$ano)) +
scale_y_continuous(labels = label_comma(big.mark = '.', decimal.mark = ',')) +
theme_classic()
p1_a
Em p1_b também geraremos notação númerica, no
entanto, em milhões de habitantes usando
scale_y_continuous() e
scales::number_format().
p1_b <- p1_b +
scale_x_continuous(breaks = unique(dt$ano)) +
scale_y_continuous(labels = number_format(suffix = "M")) +
theme_classic()
p1_b
Agora alteraremos o título do eixo y e excluíremos do eixo x.
p1 <- p1_a + ylab("População Brasileira") + theme(axis.title.x = element_blank())
p1
Podemos converter p1 para um gráfico interativo com
ggplotly().
ggplotly(p1)Vejamos a construção de um gráfico interativo que apresentará a mesma
informação. Porém, usaremos somente o plot_ly().
dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
summarise(total = sum(populacao), .by = c(sexo, ano)) |>
plot_ly(x = ~ano,
y = ~total,
color = ~sexo,
type = 'bar') |>
layout(yaxis = list(title = "População Brasileira"),
xaxis = list(title = ""))# group_by(sexo) |>
# group_map(~ plot_ly(data=., x = ~ano, y = ~total, color = ~sexo, type = "bar"), .keep=TRUE) |>
# subplot(nrows = 1, shareX = TRUE, shareY=TRUE)Exercício
Gere um gráfico de linhas e pontos com o ggplot2 para a
população brasileira diferenciando pela coluna sexo e
converta em um gráfico interativo com ggplotly().
População brasileira por grupo de idade
Vamos produzir um gráfico dos habitantes considerando a coluna
grupo_idade. Para isso geramos subgráficos usando
facet_wrap(). Faremos ajustes no texto do eixo x e dos
paíneis de cada subgráfico para melhorar a visualização.
dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
filter(sexo == "Mulheres") |>
#filter(sexo == "Homens") |>
ggplot(aes(ano, populacao)) +
geom_col() +
facet_wrap(sexo ~ grupo_idade, nrow = 2) +
theme_classic() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 60, hjust = .9),
strip.text.x = element_text(margin = margin(.4,.2,.4,.2, "cm")))
Perceba que os grupos de idade não estão dispostos em uma ordenação
amigável. Vamos converter a coluna grupo_idade de
character para o tipo factor, mas aplicando
uma ordenação manual através de duas alternativas:
- Alternativa 1 - criar um conjunto de labels pré-ordenados -
contendo níveis existentes da coluna grupo_idade - e
indicá-lo como níveis ao converter para variável categórica através do
parâmetro levels da função
factor(); - Alternativa 2 - usar a função
forcats::fct_reorder()para reordenar os dados baseado nos valores de outra coluna.
Além disso, geraremos os subgráficos usando face_grid()
que permite um controle sobre à disposição dos labels nos eixos
x e y.
faixa_etaria_labels = c("0 a 4 anos", "5 a 9 anos", "5 a 13 anos", "10 a 13 anos", "14 a 15 anos",
"14 a 17 anos", "16 a 17 anos", "18 a 19 anos", "20 a 24 anos",
"25 a 29 anos", "30 a 39 anos", "40 a 49 anos", "50 a 59 anos",
"60 a 64 anos", "60 anos ou mais", "65 anos ou mais")
p2 <- dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
mutate(grupo_idade = factor(grupo_idade, levels = faixa_etaria_labels)) |> # alternativa 1
#mutate(grupo_idade = fct_reorder(factor(grupo_idade), populacao)) |> # alternativa 2
ggplot(aes(x = ano, y = populacao * 10^-6, fill = sexo)) +
geom_col() +
facet_grid(sexo ~ grupo_idade) +
ylab("População Brasileira (milhões de habitantes)") +
theme_classic() +
theme(legend.position = "top",
axis.title.x = element_blank(),
axis.text.x = element_text(angle = 65, vjust = .5),
strip.text.x = element_text(margin = margin(.1,.5,.1,.5, "cm")))
p2
ggplotly(p2)Podemos criar gráficos similares usando plot_ly().
dt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
mutate(grupo_idade = factor(grupo_idade, levels = faixa_etaria_labels)) |> # alternativa 1
#mutate(grupo_idade = fct_reorder(factor(grupo_idade), populacao)) |> # alternativa 2
group_by(sexo, grupo_idade) |>
plot_ly(x = ~ano,
y = ~populacao,
color = ~sexo,
split = ~grupo_idade,
type = "bar") |>
layout(yaxis = list(title = "População Brasileira"),
xaxis = list(title = ""))## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levels
## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): minimal value for n is 3, returning requested palette with 3 different levelsdt |>
filter(!(grupo_idade %in% c('5 a 13 anos', '14 a 17 anos', '60 anos ou mais'))) |>
#mutate(grupo_idade = factor(grupo_idade, levels = faixa_etaria_labels)) |> # alternativa 1
mutate(grupo_idade = fct_reorder(factor(grupo_idade), populacao)) |> # alternativa 2
group_by(grupo_idade) |>
group_map(~ plot_ly(data=.,
x = ~ano,
y = ~populacao,
color = ~sexo,
split = ~sexo,
name = ~grupo_idade,
type = "bar"), .keep=TRUE) |>
subplot(nrows = 1, shareX = TRUE, shareY=TRUE, titleX = FALSE) |>
layout(yaxis = list(title = "População Brasileira"))Exercício
Gere um gráfico de linhas e pontos com o ggplot2 para a
população brasileira diferenciando por grupo de idade. O gráfico deve
conter sub-divisões dos dados por sexo (subgráficos). Faça a conversão
para um gráfico interativo com ggplotly().
Taxa de desocupação da população brasileira
Vamos ler a série histórica da PNAD Contínua referente à taxa de desocupação da população brasileira por grupo de idade entre 2012 e 2022. Esses dados foram baixados diretamente do site do IBGE. Foi feita uma limpeza no conjunto de dados original para obter o formato tidy.
dt <- readr::read_csv('dados/taxa_desocupacao_idade_2012-2013_tidy.csv')É interessante visualizar a taxa de desocupação por meio de gráfico de linhas para observar a variação a cada trimestre. No entanto, temos apenas a coluna trimestre como variável categórica e ordena-la da forma mais adequada será complicado usando apenas essa coluna. Portando, extraíremos o ano dos valores da coluna trimestre para produzir uma nova coluna que vai permitir a ordenação de forma mais prática.
p3 <- dt |>
mutate(ano = as.numeric(str_sub(trimestre, nchar(trimestre) -3, nchar(trimestre)))) |>
mutate(trimestre = fct_reorder(factor(trimestre), ano)) |>
ggplot(aes(x = trimestre, y = taxa_desocupacao, group = faixa_etaria, color = faixa_etaria)) +
geom_line() +
ylab("Taxa de Desocupação \n População Economicamente Ativa (%)") +
scale_color_uchicago() +
theme_classic() +
theme(legend.title = element_blank(), axis.text.x = element_text(angle = 90), axis.title.x = element_blank())
p3
ggplotly(p3)Podemos produzir gráficos similares com plot_ly().
dt |>
mutate(ano = as.numeric(str_sub(trimestre, nchar(trimestre) -3, nchar(trimestre)))) |>
mutate(trimestre = fct_reorder(factor(trimestre), ano)) |>
plot_ly(x = ~trimestre, y = ~taxa_desocupacao, color = ~faixa_etaria, type = "scatter", mode = "lines+markers") |>
layout(
yaxis = list(title = 'Taxa de Desocupação \n População Economicamente Ativa (%)"'),
xaxis = list(title = '')
)dt |>
mutate(ano = as.numeric(str_sub(trimestre, nchar(trimestre) -3, nchar(trimestre)))) |>
summarise(taxa_desocupacao = mean(taxa_desocupacao), .by = c(ano, faixa_etaria)) |>
plot_ly(x = ~ano,
y = ~taxa_desocupacao,
color = ~faixa_etaria,
type = "scatter",
mode = "lines+markers") |>
layout(yaxis = list(title = "Taxa de Desocupação \n População Economicamente Ativa (%)"),
xaxis = list(title = ""))Exercício
Leia os dados da população brasileira segundo cor da pele (tabela populacao_brasil_pnadc_cor.csv) e execute os seguinte passos:
- Arrume esses dados para ficar no formato tidy, escrevendo o código necessário em um script ;
- Salve os dados em um arquivo do tipo CSV;
- Carregue os dados no formato tidy nesse R notebook;
- Crie gráficos de linhas e pontos e, barras para visualizar os dados.